Im Herbst ist wieder Code Week! Europaweit wird getüftelt, ausprobiert und die digitale Welt kreativ erkundet. In Niedersachsen den ganzen Oktober lang!

Die Code Week Niedersachsen findet dieses Jahr vom 1. bis zum 31. Oktober statt. Damit Schulen und Lehrkräfte bestens vorbereitet sind, gibt es auch in diesem Jahr verschiedene kostenfreie Angebote: Im Online-Format How-to Code Week für Schulen erfahrt Ihr, wie Ihr eigene Aktionen planen und passende Materialien findet. Die Fortbildungsreihe Code Week Starters unterstützt Lehrkräfte dabei, KI-Kompetenzen praxisnah in den Unterricht zu bringen. Und mit dem Code Week Stundenplan können Schulklassen während der Code Week an spannenden Live-Online-Workshops zu Themen wie Programmieren, KI, Virtual Reality und kreativen digitalen Projekten teilnehmen. Völlig kostenlos. Macht mit und werdet Teil einer europaweiten Bewegung für digitale Bildung, Kreativität und Zukunftskompetenzen!

Zu den Angeboten für Schulen gelangt Ihr hier: https://www.codeweek.de/schule. Eigene Aktivitäten und Workshops tragt Ihr bitte in die Programmübersicht der Code Week Niedersachsen auf dieser Seite ein. Bei Fragen schreibt gerne an das Team des Code Week Regio Hubs Niedersachsen an kreativwerkstatt@bz-niedersachsen.de

Veranstaltungen und Informationen zur Code Week:

• Infoveranstaltung zur Code Week am 31.08.26
• Online-Fortbildungen für Lehrkräfte
• Code Week Stundenplan: Live-Workshops für ganze Schulklassen
• Online-Impulse für Lehrkräfte: MINT-Makers TaskCard
• Leitfaden für Veranstalter*innen

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Du möchtest mehr über die Funktionen der kits-Apps erfahren? Im Selbstlernkurs kits.app erfährst du alles über…

• …digitale Organisation,
• pädagogischen Einsatz,
• Datenschutz & Speicherdauer,
• sowie typische Stolpersteine – und wie du sie vermeidest!

Den Selbstlernkurs findest du in der OpenELEC-Plattform unter: https://openelec.moodle-nds.de/course/view.php?id=548

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Mehr als drei Jahre ist die Veröffentlichung von ChatGPT her, doch der Staub, der damit 2022 in Schulen aufgewirbelt wurde, hat sich noch lange nicht wieder gesetzt. Dabei scheinen die Probleme, die KI verursacht, ebenso groß wie die Hoffnungen, die daran geknüpft sind.

Da ist es nicht verwunderlich, dass Künstliche Intelligenz weiterhin eines der Hauptthemen für Fortbildungen, Schulentwicklungstage und Diskussionen im Bildungsbereich bleibt. Der Wunsch nach Orientierung und Halt ist groß, besonders da das Feld der Künstlichen Intelligenz immer größer und unübersichtlicher wird. Viele Lehrkräfte stellen sich daher die Frage: Was muss ich jetzt wissen? Aber auch: Was müssen meine Lernenden zukünftig noch können?

Worüber sprechen wir denn eigentlich?

Scheinbar wirft Künstliche Intelligenz uns zurück auf die Frage, was wirklich wichtig ist. Wie animieren wir zum Lernen? Wie wollen wir die Zeit im Unterricht nutzen? Welche Lernkonzepte tragen noch, wenn Lernprodukte jetzt auf Knopfdruck entstehen?

Abbildung 1 Grafik von Beat Döbeli Honegger

Doch diskutiert wird nur selten über pädagogische oder fachliche Prämissen. Die meisten Gespräche verharren an der Oberfläche oder kreisen sich um Fragen von Datenschutz, Tools und Trends. Interessanterweise hat sich das in den vergangenen drei Jahren nicht geändert und hängt auch nicht davon ab, ob man sich das erste Mal oder schon vertieft mit KI beschäftigt. Warum ist das so?

Ein möglicher Grund liegt darin, dass es in diesen Diskussionen gar nicht vorrangig um Künstliche Intelligenz und ihre Bedeutung für Lernen und Schule geht. Vielmehr lassen sich Fragen wie »Sind Hausaufgaben noch sinnvoll?«, »Wie kann ich KI-Betrug erkennen?« oder »Kann ich mit KI meine Korrekturlast verringern?« als symptomatisch für systemische Probleme.

Beispiel: Hausaufgaben in Zeiten von KI

Viele Lehrkräfte versuchen derzeit regelmäßig herauszufinden, ob Hausaufgaben auch tatsächlich von den Lernenden eigenständig erledigt wurden. Das raubt vielen nicht nur Zeit, sondern auch Nerven. Denn der einfache Zugang zu KI-Systemen verführt dazu – so könnte man vermuten, leidige Hausaufgaben einfach von der Maschine machen zu lassen.

Das Problem ist aber nicht »KI-gemacht«. Auch vor 2022 wurden Hausaufgaben abgeschrieben, von Geschwistern erledigt, aus dem Internet zusammenkopiert oder sogar käuflich erworben. Darüber, inwiefern es sich nun um eine Häufung des »Hausaufgaben-Outsourcings« handelt, lässt sich an dieser Stelle nur spekulieren.

Was aber schon vor dem Auftritt vom KI auf dem schulischen Parkett klar war, ist, dass Hausaufgaben ihren eigentlichen Zweck, den Lernprozess im häuslichen Umfeld zu vertiefen, nicht erfüllt haben. Laut Hatties Metastudie Visible Learning weisen Hausaufgaben eine Korrelation von 0.29 für den Lernerfolg auf, das bedeutet, es ist kein Effekt nachzuweisen (erst ab einem Schwellenwert von 0.4 kann man von einem nachweislichen Einfluss auf den Lernerfolg ausgehen).¹

Die Frage lautet also vielleicht nicht, ob Hausaufgaben in Zeiten von KI noch sinnvoll sind, sondern mit welchen Konzepten in Schule Lernprozesse angestoßen werden, die auch außerhalb einer 45-Minuten-Taktung tragen. Oder gar: Sollte Lernen nicht vor allem während der schulischen Lernzeit passieren, um zum Beispiel Benachteiligung von Lernenden aus sozial schwachen Familien entgegenzuwirken?²

Differenzierung statt Eindimensionalität

Die Debatte um den Einsatz Künstlicher Intelligenz an Schulen beißt sich also an Themen wie Datenschutz, Lizenzierung, Tools oder kurzfristigen Anwendungsszenarien fest. Diese eindimensionale Perspektive auf KI in Schule führt nicht selten für Lehrkräfte zu einem Gefühl von Ohnmacht und Überforderung. Überforderung beim Versuch, über das Feld der Künstlichen Intelligenz und ihrer Bedeutung für Schule einen Überblick zu gewinnen; Ohnmacht im Angesicht teilweise sehr starrer Vorgaben, die Schulalltag und Unterricht prägen und so den Eindruck erwecken, Lehrkräfte hätten keinen Handlungsspielraum für die eigene Gestaltung.

Für einen nachhaltigen, konstruktiven Umgang mit KI braucht es einen differenzierten Blick dafür, wie eine lernförderliche Implementierung in Schule gelingen kann. Dabei sind bildungspolitische Prämissen ebenso zu berücksichtigen wie rechtliche, fachliche und pädagogische. Eine Rückbesinnung darauf, wie Lernprozesse gestaltet und lernförderlich begleitet werden können, ist dabei ebenso hilfreich wie die eigene Kompetenzentwicklung voranzubringen (z. B. im Bereich der Data, AI oder Information and Media Literacy).

Abbildung 2 Grafik von Beat Döbeli Honegger

Handlungsspielräume statt Schockstarre

Um zwischen dynamischen Anforderungen an Lernen und Unterricht (z. B. durch die rasanten technologischen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz) und den teils starren Vorgaben und engen Taktungen im Schuljahr (z. B. durch klare Format- oder Zeitvorgaben für Prüfungen) nicht in eine Schockstarre zu verfallen, hilft ein Blick auf die Handlungsspielräume, die Lehrkräfte haben.

Diese Handlungsspielräume sind von Schule zu Schule und von Bundesland zu Bundesland unterschiedlich groß. Wo er jedoch stets groß ist, ist im eigenen Unterricht. Die Gestaltung und Begleitung von Lernprozessen ist das Feld der Expertise von Lehrkräften. Sie entscheiden nicht zwangsläufig, welche Kompetenz mit welchem Inhalt erarbeitet wird, aber sie entscheiden stets darüber, wie sich dieser Prozess konkret ausgestaltet.

Tradition oder Transformation?

Dabei fällt mancherorts gerade im Unterricht eine Tendenz zur Verfestigung auf: Manche Lehrkräfte berichten davon, dass sie möglichst komplexe, »KI-sichere« Aufgabenstellungen formulieren oder das Thema KI gar nicht erst besprechen, um ihre Lernenden nicht auf die Idee zu bringen, sie bei der Bearbeitung von Aufgaben zu bemühen.

Dabei ergibt sich folgende Frage: Wenn Künstliche Intelligenz das derzeitige Schulgeschehen (z. B. Hausaufgaben, Prüfungen etc.) derart an seine (System-)Grenzen bringt, wieso glauben wir dann, mit tradierten Methoden (handschriftliche Produkte, analoge Arbeitsblätter etc.) und Vorgehensweisen diesem Problem zu entkommen? Vielmehr ermöglicht KI nun, Unterricht weiterzuentwickeln und neu über die Messbarkeit von Lernerfolgen zu sprechen.

Künstliche Intelligenz holt derzeit alle Akteure im Bildungsbereich aus ihrer Komfortzone und fordert ein enormes Maß an Engagement, Fortbildung und Beschäftigung ein, um noch didaktisch begründete Entscheidungen für die Unterrichtsgestaltung zu treffen. Was Lehrende (und Lernende) derzeit dringend benötigen, ist AI Literacy.

Das Problem der AI Literacy

Von AI Literacy bzw. von KI-Kompetenzen scheint derzeit überall die Rede zu sein. Es gibt einige Ansätze, den Begriff zu definieren oder Modelle zu entwerfen und es sind einige Handreichungen, Leitfäden und sogar Listen von benötigten Kompetenzen im Umlauf.³ Problematisch daran ist, dass der Begriff der AI Literacy nicht einfach definiert werden kann.

Es gibt einige bekannte Definitionsversuche. So haben z. B. Long/Magerko 2020 versucht, einen Diskussionsvorschlag zu formulieren, der davon ausgeht, dass es sich bei AI Literacy um ein »set of competencies«⁴ handelt. Im Anschluss schlagen sie sechzehn Kompetenzen vor, die sich in erster Linie auf technologisches Verständnis und Anwendungswissen beziehen. Ethische Perspektiven sind zwar genannt, aber nicht weiter ausgeführt.

In der Handreichung Künstliche Intelligenz in der Schule von 2025 wird die Problematik der uneindeutigen Definition tangiert. Dort heißt es: „Für den Umgang mit KI-Systemen sind zudem spezielles Wissen und Fertigkeiten relevant, welche als »AI Literacy« zusammengefasst werden. Während Art und Umfang der erforderlichen AI Literacy von Einzelpersonen weiterhin diskutiert werden, gibt es dennoch Vorschläge zur Konzeptualisierung.“⁵ Hier wird KI-Kompetenz also als Synthese aus Wissen und Fertigkeiten betrachtet (der Aspekt der Performanz, der Weinerts Kompetenzbegriff inhärent ist, wird nicht aufgegriffen). Unstimmigkeit scheint es dabei weniger beim Kompetenzbegriff zu geben als bei der Frage, wie dieser gefüllt werden kann.

Die erwähnten Konzeptualisierungsversuche finden sich zum Beispiel im aktuellen Framework der OECD, Empowering Learners for the Age of AI, das AI Literacy als »technical knowledge, durable skills, and future-ready attitudes required to thrive in a world influenced by AI«“⁶ betrachtet. In der Folge werden vier Domänen identifiziert, in denen sich AI Literacy ausbildet: engaging with AI, creating with AI, managing AI und designing AI. Einen ähnlichen Ansatz verfolgt auch das Kompetenzmodell von Alles, Falck, Flick und Schulz, das vier Handlungsfelder – verstehen, anwenden, reflektieren, mitgestalten – definiert, in denen KI-Kompetenzen einzuordnen sind.⁷

All diesen Ansätzen ist gemein, dass sie AI Literacy bzw. KI-Kompetenzen einerseits als dynamisches Konstrukt betrachten, dessen konkrete Ausgestaltung vom jeweiligen Nutzungskontext abhängt. Zugleich werden aber konkrete Ausformulierungen von Kompetenzen vorgeschlagen, die Orientierung liefern. Diese Divergenz zwischen dem Versuch, ein dynamisches Konstrukt mit statischen Kategorien zu belegen, lässt sich nicht einfach auflösen. Problematisch scheint aber, dass dadurch der (Irr-)Glaube entsteht, man müsse nur bestimmte Dinge verstehen und tun (gleichsam Checklisten abhaken) können, um als KI-kompetent zu gelten. Dabei bedeutet gerade die Kontextabhängigkeit von AI Literacy, dass bspw. Deutschlehrkräfte andere KI-Kompetenzen benötigen als ein Programmierer – beide würden aber dennoch auf ihrem spezifischen Feld als »AI literate« gelten.

Zum Verhältnis von AI Literacy und Fachkompetenz

Wie steht es nun mit Blick auf kompetenzorientierten Unterricht um AI Literacy, wenn es sich dabei um ein kontextabhängiges, dynamisches Konzept handelt?

Viele Lehrkräfte fühlen sich im Angesicht einer weiteren Liste an Kompetenzen, die in den Fachunterricht implementiert werden soll, überfordert. Zwischen Bildungsstandards, Kompetenzen für die digitale Welt, Sozial- und Selbstkompetenzen erleben sie die KI-Kompetenz als weitere Belastung für die wertvolle Unterrichtszeit. Sie fragen daher oft: »Welche KI-Kompetenzen kommen nun hinzu?«

Es fragt sich aber, ob dabei tatsächlich etwas Zusätzliches hinzukommt (abseits der Nutzung einer neuen Technologie). Bei genauem Blick auf die verschiedenen Modelle, Frameworks etc. zeigt sich, dass AI Literacy voraussetzungsreich ist. Im OECD-Framework heißt es beispielsweise konkreter, dass zu den Skills, die AI Literacy ausmachen, »critical thinking« ebenso gehört wie »creativity«, »collaboration« oder »communication«.⁸ – also die »4K«, die auch im KMK-Strategiepapier Lehren und Lernen in der digitalen Welt von 2021 eingefordert werden.⁹

Dem Fachunterricht wird also nur wenig essenziell Neues auferlegt bzw. abverlangt. Mehr noch: Mit Blick auf die eingeforderten »Attitudes« wie »responsible«, »curious« oder »empathetic«¹⁰ fragt sich vielmehr: Was leistet der Fachunterricht schon längst, das maßgeblich zur Entwicklung von AI Literacy beiträgt?

Kompetenzsynthese am Beispiel des Schreibens

Es handelt sich bei KI-Kompetenzen also nicht um etwas »Zusätzliches«, sondern vielmehr um eine Anpassung des bereits erfolgreich Etablierten mit Blick auf aktuelle Entwicklungen. Am Beispiel der Schreibkompetenz lässt sich das nachvollziehen:

Schreiben ist ein Prozess des verlangsamten Denkens und Reflektierens, des Gedankensortierens und ‑auslagerns sowie des Sich-Ausdrückens. Um dazu fähig zu sein, erwerben Lernende im Laufe ihrer Schulzeit z. B. Kenntnisse über verschiedene Textsorten, deren Aufbau und ihre Funktion usw.

In Zeiten von KI ist die Sorge groß, dass diese Kompetenz nicht mehr umfassend erworben wird, weil Sprachmodelle innerhalb von Sekunden Texte produzieren und die Versuchung, die Schreibaufgaben an die KI auszulagern, zu groß ist (einige sprechen hier von Skill-Skipping bzw. De-Skilling). Die Ausgaben von Sprachmodellen sind allerdings (zumindest derzeit) überwiegend schriftsprachlich. Das bedeutet, bevor eigenständig mit diesen Systemen gearbeitet werden kann, um AI Literacy zu fördern, müssen Lernende auf der einen Seite hinreichende Lese- und Schreibkompetenzen erworben haben, um die Antworten zu verstehen. Darüber hinaus müssen sie auf der anderen Seite die KI über Prompts schriftlich anweisen und mit den Ergebnissen konstruktiv weiterarbeiten zu können. Die Formulierung eines guten Prompts lässt sich selbst also als Schreibprozess betrachten.

Was hier erfolgt, ist eine Synthese zwischen Fach- und KI-Kompetenzen. Und auch das OECD-Framework fordert von Lehrkräften ein: »Educators are encouraged to embed AI literacy when and where it aligns with their subject and context.«¹¹ Um AI Literacy im Fachunterricht zu fördern, reicht es also nicht, KI-Tools zu nutzen oder andere Medien nun durch KI zu ersetzen. Es braucht ein fachlich-didaktisches Urteil der Lehrkraft, wie die Beschäftigung mit Künstlicher Intelligenz im Fachunterricht zu Lernfortschritten führt.

Randnotiz: Das Problem der verschiedenen Curricula

KI-Kompetenzmodelle wie das von Alles/Falck/Flick/Schulz, das praxisnahe und operationalisierbare Kompetenzen anbieten möchte, die so »den Aufbau eines KI-Curriculums der einzelnen Schule«¹² unterstützen, sind insofern wenig hilfreich, als es nicht darum gehen kann, Fachkompetenz, AI Literacy oder auch digitale Kompetenzen als voneinander losgelöste Faktoren zu betrachten, die ein eigenes Curriculum benötigen. Vielmehr benötigt es eine Verzahnung zwischen Fachlichkeit und Technologie, um vernetztes Lernen zu ermöglichen.

Wie anfangen?

Wie nun kann man als Lehrkraft aus dem Gefühl von Ohnmacht heraustreten? Wie kann aus der KI-Hetzjagd zwischen neuen Tools und Täuschungsversuchen ein gelassener Marathon werden?

Basierend auf Beratungs- und Fortbildungserfahrungen der letzten drei Jahre ist ein erster Schritt, sich der eigenen AI Literacy zuzuwenden, ohne Sorge zu haben, den Anschluss zu verlieren. Lehrkräfte sind derzeit ebenso Lernende wie ihre Schülerinnen und Schüler. Die Erwartung, dass Lehrkräfte hier einen »Vorsprung« bräuchten, scheint mir im Angesicht der rasanten Entwicklungen auf dem KI-Markt als utopisch.

Daher möchte ich diese Impulse und Ratschläge mitgeben:

• Gehe mit deinen Lernenden (und ggf. Eltern) ins Gespräch. Frage sie, warum und wie sie KI nutzen. Bleibe offen für die etwaigen Antworten, die dir tiefere Einblicke in motivationale Aspekte und Hinweise auf eine veränderte Unterrichtsgestaltung liefern könnten.
• Stütze dich beim Aufbau deiner eigenen AI Literacy auf »Konzeptwissen« statt auf »Versionswissen« (s. Abb. 2). Du brauchst dich nicht sorgen, dass du den Anschluss verpasst. Es ist nicht so wichtig, immer die neuesten Tools zu kennen, wenn du ein grundlegendes Verständnis der Technologie (z. B. Sprachmodelle) entwickelt hast. Diese bildet die Basis für eine grundlegende Orientierung und Beurteilungskompetenz.
• Besinne dich auf deine vorhandene fachliche, didaktische und pädagogische Expertise, die es dir erlaubt, aktuelle Entwicklungen mit Blick auf Ihre Lerngruppe einzuschätzen und deinen Schülerinnen und Schülern neue Perspektiven auf das Thema zu ermöglichen.
• Tauschen dich mit anderen aus – über Probleme, Sorgen, offene Fragen und Ideen für den Unterricht. Dies kann im Lehrerzimmer ebenso gelingen wie in Fortbildungen oder auf Social Media.

 

Literatur

1. Vgl. Zierer, Klaus: Kernbotschaften aus John Hatties Visible Learning. 2., überarbeitete Auflage. ↑
2. Schon seit einigen Jahren weisen diverse Bildungsberichte auf die große Abhängigkeit von Bildungserfolg und sozialer Herkunft in Deutschland hin. Vgl. hier. Neueste Studien weisen allerdings darauf hin, dass Künstliche Intelligenz nicht die Ungleichheit im Bildungsbereich löse, sondern sogar weiter verschärfen könne: »Dabei können sich einerseits hehre Ziele wie die intendierte Reduktion sozialer Ungleichheit ins Gegenteil verkehren oder scheinbar neutrale Diagnoseinstrumente zu laufbahnentscheidenden Bewertungsinstrumenten werden.« Röhl/Kirchner: Algorithmische Alchemie – die sozio-technische Reproduktion sozialer Ungleichheit im Bildungssystem. In: Soziale Probleme 2/2023, 34. Jg., S. 276. ↑
3. Vgl. zum Beispiel das OECD-Framework Empowering Learners for the Age of AI (2025) oder das Kompetenzmodell von Alles/Falck/Flick/Schulz: KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende. Aus der Praxis für die Praxis – eine adaptierbare Basis. Blogbeitrag vom 12.03.2025, S. 3. ↑
4. »We define AI literacy as a set of competencies that enables individuals to critically evaluate AI technologies; communicate and collaborate effectively with AI; and use AI as a tool online, at home, and in the workplace.« Long, Duri; Magerko, Brian: What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations. Honululu 2020, S.2. ↑
5. Scheiter, Katharina; Bauer, Elisabeth; Omarchevska, Yoana; Schumacher, Clara; Sailer, Michael: Künstliche Intelligenz in der Schule. Eine Handreichung zum Stand in Wissenschaft und Praxis. Bonn 05/2025, S. 20. ↑
6. OECD: Empowering Learners for the Age of AI. An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education. Review Draft 05/2025, S. 6. ↑
7. Vgl. Alles/Falck/Flick/Schulz: KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende. Aus der Praxis für die Praxis – eine adaptierbare Basis. Blogbeitrag vom 12.03.2025, S. 4ff.↑
8. OECD-Framework, S. 18.↑
9. KMK: Lehren und Lernen in der digitalen Welt. Die ergänzende Empfehlung zur Strategie »Bildung in der digitalen Welt« (2021), S. 15. ↑
10. OECD-Framework, S. 18.↑
11. OECD-Framework, S. 8.↑
12. Alles/Falck/Flick/Schulz, S. 3.↑

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AIS.chat ist eine für Schulen kostenlose und datenschutzkonforme KI-Chatbot-Oberfläche, die im Rahmen eines länderübergreifenden Vorhabens des DigitalPakt Schule vom Medieninstitut FWU im Auftrag der 16 Bundesländer entwickelt wurde.

AIS.chat ist an verschiedene Large Language Models (LLMs) angebunden, die alle in der EU betrieben werden. Du kannst als Lehrkraft wählen, mit welchen der angebotenen Sprachmodelle du arbeiten willst. Du kannst also unterschiedliche LLMs testen und deren Antwortverhalten vergleichen.

AIS.chat wird seit 2026 für alle Schulen in Niedersachsen zur Verfügung gestellt. Weitere Informationen findest du hier.

In welchen Unterrichtssituationen bietet sich AIS.chat als Übersetzer für DaZ-Lernende an?

Früher oder später stehen alle Schüler mit DaZ-Status vor der Herausforderung, aufgrund intensiver Förderung und durch sie individuelle erarbeitete Lernziele so sicher in der deutschen Sprache geworden zu sein, dass als nächster logischer Schritt die Teilnahme am Regelunterricht in Deutsch ansteht. Oft ist der Lernstand im Deutschen zu diesem Zeitpunkt aber noch sehr fluide, die Vokabeln und Satzstrukturen wenig gefestigt und das Sprachniveau überwiegend unter B1 der entsprechenden Referenzrahmen. Eine Tatsache, die sich durch Lernstandserhebungen und Sprachtests, die vorwiegend auf die Überprüfung der im Unterricht erlernten Inhalte abzielen, nicht immer realistisch abbilden lässt.
So entstehen nicht selten Unterrichtssituationen, in denen Schüler mit DaZ-Status zwar eigenständig verschiedene Arbeitsmaterialien zum Spracherwerb Deutsch bearbeiten können, sie dennoch auf Hilfe dabei angewiesen sind, sich die Bedeutung von deutschen Vokabeln oder Kontexte in deutscher Sprache zu erschließen.
An diesem Punkt des Spracherwerbs Deutsch bietet sich Lehrkräften nun durch das AI-Frontend AIS.chat die Möglichkeit, den Schülern ein zielgerichtetes Werkzeug zum Übersetzen an die Hand zu geben, welches das eigenverantwortliche Arbeiten befördert und gleichzeitig auf Ablenkungen, wie sie durch das Nutzen anderer Übersetzungsmöglichkeiten mitunter entstehen, verzichtet.

Benötigte Medienkompetenzen seitens der Lernenden

Um Dialogpartner auf AIS.chat zielgerichtet einsetzen zu können, bedarf es einiger Medienkompetenzen seitens der Lernenden. Die Ausprägung der jeweiligen Kompetenz variiert natürlich entsprechend der genutzten Endgeräte.

Die Lernenden sind dazu in der Lage, …

1. über die Kamera-App ihres digitalen Endgeräts einen QR-Code zu scannen oder…
2. über die Browser-App auf ihrem digitalen Endgerät die Internetseite https://app.ais-chat.schule/ aufzurufen und dort über die Eingabe eines Codes den freigeschalteten Dialogpartner zu nutzen.
3. deutsche Wörter per Tastatur- oder Spracheingabe aus einem Aufgabenkontext in das Dialogfeld im AIS.chat-Dialogpartner einzugeben.
4. Textausgaben in Schrift zu kopieren und bei Bedarf in eine App oder eine Internetseite einzufügen, die diese als Sprachausgabe ausgibt.

Anwendungsziel

Durch die Einbindung von AIS.chat in den Deutschunterricht für Schüler mit DaZ-Status können sich diese, unabhängig von der Lehrkraft, unklare Wörter mithilfe eines voreingestellten Dialogpartners in die ihnen bekannte Muttersprache übersetzen lassen (Im Folgenden beispielhaft: Ukrainisch). Zusätzlich erhalten sie eine kurze Erklärung, was das entsprechende Wort bedeutet. Der Dialogpartner ist so konfiguriert, dass er alle weiteren Anfragen der Schüler nicht bearbeitet und darauf hinweist, dass er nur zum Übersetzen da ist.

Vorteil

Durch den Einsatz eines Dialogpartners auf AIS.chat werden die Schüler nicht nur in die Situation gebracht, sich ein Wort zu erschließen – was selbstverständlich auch durch eine Eingabe des Wortes in das Suchfeld einer Suchmaschine und die anschließende Bildausgabe möglich wäre – , sondern sie tun dies in einer simulierten Dialogsituation. Zusätzlich zu der einfachen Übersetzung erhalten sie gleichzeitig eine kurze Erklärung, die sie sich lesend oder hörend aneignen müssen. Es muss als Sprache bewusst genutzt werden, um Sprache zu erlernen.

Bebilderte Anleitung zur Erstellung des Dialogpartners auf AIS.chat

Dialogpartner erstellen

Unter der AIS.chat-Oberfläche wählt man im linken Menüband den Reiter DIALOGPARTNER. Anschließend klickt man auf +DIALOGPARTNER ERSTELLEN.

Festlegen der Grundeinstellungen

Nun legt man die allgemeinen Einstellungen (Grundeinstellungen) für den Dialogpartner fest, beginnend mit den für die Nutzer sichtbaren Details wie Bild, Name des Dialogpartners und einer Kurzbeschreibung. Das Sprachmodell kann ebenfalls je nach voraussichtlicher Komplexität gewählt werden.

 

Nun folgen die spezifischeren Einstellungen für den Dialogpartner. In diesem Beispiel soll der Dialogpartner eine Übersetzerin für DaZ-Lernenden sein, die Ukrainisch sprechen. Die Konfigurationen lassen sich aber selbstverständlich abhängig vom jeweiligen Bedarf beliebig anpassen.

Der Name der simulierten Person darf frei gewählt werden.
Im Anschluss wird für die zukünftigen Nutzer kurz erläutert, welche Dialogoptionen dieser Dialogpartner bietet. Bei Bedarf kann ein passendes Bild hinzugefügt werden.
Hinweis: AIS.chat bietet die Möglichkeit über Neues Bild ein KI-generiertes Bild nach den benötigten Vorgaben zu erzeugen.

Didaktische Einstellungen

Anschließend folgen in Form der Instruktionen die spezifischeren Einstellungen für den Dialogpartner. In diesem Beispiel soll der Dialogpartner eine Übersetzerin für DaZ-Schüler sein, die Ukrainisch sprechen. Die Konfigurationen lassen sich aber selbstverständlich abhängig vom jeweiligen Bedarf beliebig anpassen.

Im diesem Abschnitt wird kurz aber klar formuliert, welchen Lernerfolg die Anwender durch die Nutzung des Dialogpartners gewinnen sollen. Darüber hinaus gibt man an, in welcher Unterrichtssituation der erstellte Dialogpartner genutzt werden soll und welche Ergänzungen zum Lernprozess im Schulunterricht er bietet. Ebenfalls bietet sich hier die Möglichkeit, klare Parameter anzugeben, in denen der Dialogpartner den Anwendern zu antworten hat. Hier gibt man auch an, welche Anfragen nicht zu bearbeiten sind und wie seitens des Dialogpartners darauf reagiert werden soll. Je klarer, desto besser!

Für die oben beschriebenen Abschnitte bietet es sich an, die Instruktionen in folgende Kategorien einzuteilen: „Du solltest folgendes beachten:“, „Folgende Dinge solltest du AUF KEINEN FALL tun:“, „Du wirst in folgendem Lernkontext verwendet:“ und „Die Lernenden sollen folgende Kompetenzen erwerben:“
Das Ganze könnte dann folgendermaßen aussehen:

Darüber hinaus können die Instruktionen noch relevante Informationen enthalten wie etwa den Schultyp, die Klassenstufe und das Fach, in denen der Dialogpartner Anwendung finden soll.

Am Ende der Einstellungen hat man noch die Möglichkeit, eine Einstiegsfrage bzw. einen Einstiegssatz zu formulieren, der die Anwender noch einmal darüber in Kenntnis setzt, welche Art von Dialog nun folgen wird.

Weitere Hintergrundinformationen werden für die Erstellung dieses Dialogpartners grundsätzlich nicht benötigt. Bei Bedarf kann aber auch auf zusätzliches Informationsmaterial zurückgegriffen werden.

Nun könnte noch die allgemeine Freigabe des Dialogpartners eingestellt werden.

Dialogpartner im Unterricht einsetzen

Um den erstellten Dialogpartner nun zielgerichtet im Unterricht einsetzen zu können wählt man im linken Menüband erneut Dialogpartner, dann aus der Liste vorhandener Dialogpartner den zuvor erstellten Übersetzer für DaZ-Schüler und stellt anschließend ein, für wie lange dieser durch die Anwender genutzt werden kann und welches Tokenvolumen durch gestellte Fragen verbraucht werden darf.

 

Der Beitrag Dialogpartner mit ais.chat – Praktischer Übersetzer für DaZ-Lernende erschien zuerst auf kits.

Die Kinder der »Eulenklasse« haben sich in Zweier-Grüppchen im Klassenraum verteilt; einige liegen auf Teppichen am Boden, hocken am kleinen Tisch in der Mitte des Sitzkreises, andere sitzen zu zweit am Tisch. Was sie alle gemeinsam haben: Vor ihnen liegt die gemeinsame Klassenlektüre und ein Tablet.

Die Klasse 3b gehört an dieser Grundschule zu den wenigen Klassen, die eine 1:1‑Ausstattung mit digitalen Endgeräten dauerhaft in ihrem Klassenraum zur Verfügung stehen hat. Ein Griff in den Schrank und die Arbeit mit den digitalen Geräten kann losgehen!

Möglich wurde dies durch die Teilnahme am »kits«-Projekt der Medienberatung Niedersachsen. Die Klassen- und gleichzeitig auch Deutschlehrerin der 3. Klasse hatte sich bei »kits« mit einer Projektidee beworben.

Ihre Idee überzeugte und das »kits«-Team stellte zur Umsetzung ein Jahr lang einen Klassensatz Tablets zur Verfügung. Noch in der 2. Klasse lernten die Kinder der jetzigen 3b den grundlegenden Umgang mit den Geräten. Schnell waren die Schülerinnen und Schüler in der Lage, erste digitale Werkzeuge eigenständig sinnvoll einzusetzen, um z. B. Ergebnisse zu präsentieren, ihre Meinung zu teilen und kollaborativ zu arbeiten. Immer mit viel Begeisterung und Motivation – vornehmlich in den Fächern Deutsch und Sachunterricht.

Während der letzten gemeinsamen Klassenlektüre Fach Deutsch nutzte die Lerngruppe intensiv mindwendel, um erste Leseeindrücke festzuhalten, Fragen an den Text zu formulieren und Stellung zum Verhalten der literarischen Figuren zu beziehen. In der Lektüre stand zum Beispiel eine Gruppe Kinder vor der »Dilemma-Situation«, dass sie eine größere Summe Bargeld gefunden hatten. Zunächst hatten die Kinder keinen Hinweis auf einen möglichen Besitzer des Geldes. Untereinander sind sie sich uneinig: »Dürfen sie das Geld ausgeben? Müssen sie es zurückgeben? — Aber wem?«

Die Kinder der Klasse 3b nutzten bei der Auseinandersetzung mit diesem kniffligen Thema mindwendel, um Argumente für beide Möglichkeiten zu sammeln und sich diese gegenseitig mitzuteilen.

Die Nutzung von mindwendel ermöglichte, dass die Lernenden ihre persönlichen Gedanken zunächst anonym zu den Dilemma-Situationen äußern konnten. So mussten sie keine moralische Verurteilung fürchten. Dennoch konnten sie ihre eigenen Gedanken dazu mit ihrer Lerngruppe teilen. So entstand eine umfangreiche Sammlung von Gründen, für oder gegen das Ausgeben des gefundenen Geldes.

Im nächsten Schritt bei der Auseinandersetzung mit dieser Dilemma-Situation konnte die Lerngruppe ihre selbst erstellte Auflistung als Grundlage für das Verfassen einer E‑Mail an eine der Hauptfiguren des Buches nutzen. Die für alle über einen QR-Code leicht zugängliche Sammlung stellte besonders für Kinder mit sprachlichem Förderbedarf eine große Unterstützung dar! So kamen alle Kinder zum angestrebten Arbeitsergebnis und es entstanden gelungene Nachrichten an die Figur aus dem Buch. In diesen Nachrichten formulierten die Lernenden einen begründeten Rat, wie mit mit dem gefunden Geld zu verfahren sei.

mindwendel wurde im Rahmen dieser gemeinsamen Klassenlektüre aber auch genutzt, um Fragen und Erwartungen an den gelesenen Text zu formulieren. Diese haben die Kinder mit Nennung ihrer Vornamen auf der digitalen Tafel der Klasse veröffentlicht, so dass sie im anschließenden Unterrichtsgespräch direkt aufeinander Bezug nehmen konnten. Dadurch haben junge Lesende mehr Interesse an der Teilnahme an Diskussionen über das Gelesene gezeigt, und die Qualität ihrer Beiträge hat sich verbessert.

Abschließend stellt die durchführende Lehrkraft fest, dass die Lernenden durch die Nutzung von mindwendel bei der Bearbeitung der gemeinsamen Klassenlektüre…

• in ihrer Fähigkeit zur Zusammenarbeit gefördert wurden, indem gegenseitiger Austausch und zielgerichtete Rückmeldung schnell und unkompliziert auf digitalem Weg möglich war.
• dazu motiviert wurden, sich zum literarischen Text in Beziehung zu setzen, indem sie ihre Gedanken und Gefühle parallel zum eigenen Lesen strukturierten und sie sprachlich formulierten und sie dann mit anderen teilen zu konnten.
• ermutigt wurden, persönliche Erfahrungen und Emotionen mit den Inhalten des Textes zu verknüpfen und damit zu einem vertiefenden Lesen geführt wurden.
• sich in ihrer Medienkompetenz weiterentwickeln konnten, indem sie ausgewählte digitale Tools eigenständig anwenden können.

Natürlich konnten die Lernenden ihre Lesekompetenz dabei auch weiter steigern! Sie zeigten viel Freude daran, sich einen literarischen Text mit Hilfe digitaler Tools zu erschließen und arbeiteten während der gesamten Unterrichtseinheit motiviert und engagiert. So wünscht man sich das als begleitende Lehrkraft!

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In einer Welt, die immer vernetzter, komplexer und digitaler wird, brauchen Schülerinnen und Schüler weit mehr als Fachwissen.

Sie benötigen Lerngelegenheiten, die ihnen zeigen, wie Zusammenarbeit über Grenzen hinweg funktioniert. Sie brauchen internationale Begegnungen, die demokratisches Denken stärken und unterschiedliche Perspektiven sichtbar machen. Und sie brauchen digitale Kompetenzen, die es ihnen ermöglichen, selbstbestimmt, verantwortungsvoll und zunehmend auch im schulischen Alltag in internationalen Teams zusammenzuarbeiten.

Doch wie lässt sich so etwas im schulischen Alltag umsetzen – ohne große Reisebudgets oder komplizierte Organisation?

eTwinning als alltagstauglicher Zugang zu internationalem Lernen

Mit eTwinning, der europäischen Plattform für digitale Schulpartnerschaften, lassen sich Schulen sicher und unkompliziert miteinander verbinden. Lehrkräfte können mit wenigen Klicks Partner in Europa finden und internationale Projekte gestalten, in denen Lernende aus mindestens zwei Ländern gemeinsam arbeiten, sich austauschen und voneinander lernen.

Alles geschieht digital, datenschutzkonform und ohne zusätzlichen technischen Aufwand – ideal für Schulen und Lehrkräfte, die erste Schritte in der internationalen Zusammenarbeit gehen möchten.

TwinSpace: Der geschützte Raum für gemeinsame Projekte

Das Herzstück der Plattform ist der TwinSpace, ein abgeschlossener Online-Bereich speziell für Projektklassen. Er bietet:

• Chats und Videokonferenzen
• Räume für gemeinsame Produkte wie Texte, Fotos oder Videos
• Tools für Abstimmungen und Feedback
• Möglichkeiten zur Planung und Dokumentation

So entsteht ein Lernraum, in dem Kooperation aktiv erlebt wird – nicht als Übung im Heft, sondern als echte Begegnung.

kits.blog-Tools können internationale Zusammenarbeit ermöglichen und vereinfachen

Einige Tools aus dem kits.blog Angebot eignen sich besonders gut, um europäische Kooperation greifbar und aktiv zu gestalten. Besonders WordCharts, TeamMapper und GroupWriter ergänzen eTwinning-Projekte perfekt.

WordCharts ermöglicht es, Ideen oder Stimmungen schnell zu sammeln – innerhalb der eigenen Klasse als auch gemeinsam mit Partnerklassen. So entsteht ein gemeinsames Bild, das Unterschiede sichtbar macht und Verbindendes hervorhebt.

Mit TeamMapper lassen sich Gedanken kollaborativ ordnen. Gruppen in verschiedenen Ländern können gleichzeitig Mindmaps und Cluster anlegen, Themen sortieren und Schwerpunkte herausarbeiten.

Nach der Sammlung (WordCharts) und Strukturierung (TeamMapper) hilft GroupWriter dabei, gemeinsame Texte zu erstellen – datenschutzfreundlich, intuitiv und ideal für europäische Projektprodukte.

Fazit

eTwinning zeigt, wie moderne Bildung aussehen kann: offen, vernetzt und demokratisch. Schülerinnen und Schüler erleben europäische Zusammenarbeit als gelebte Praxis, üben digitale Selbstwirksamkeit und arbeiten kreativ an gemeinsamen Themen – unabhängig von geografischen Grenzen. Für Lehrkräfte entsteht ein Lernraum, der pädagogisch sinnvoll, organisatorisch machbar und für alle Beteiligten bereichernd ist.

Weiterführende Informationen & Fortbildungen

• Wie eTwinning funktioniert – praxisnah erklärt
• Anleitung: eTwinning-Schritt-für-Schritt
• Weitere Veranstaltungen zu Erasmus+ und eTwinning (bundesweit)

Der Beitrag eTwinning – Europäische Lernwelten kreativ und digital entdecken erschien zuerst auf kits.

Die zunehmende sprachliche Heterogenität an Schulen stellt eine der zentralen Herausforderungen zeitgemäßer Bildungsarbeit dar. Kann die Nutzung von KI darauf eine Antwort geben?

In nahezu allen Klassen treffen Schülerinnen und Schüler mit unterschiedlichen Erstsprachen, variierenden Kompetenzen in Deutsch als Bildungs- und Unterrichtssprache sowie heterogenen Vorerfahrungen im Bereich der Fremdsprachen aufeinander. Für Lehrkräfte resultiert daraus die die Notwendigkeit, einerseits sprachliche Fördermaßnahmen zu etablieren, andererseits aber auch fachliches Lernen zu ermöglichen, das diesen disparaten Voraussetzungen gerecht wird. Vor diesem Hintergrund rücken digitale Technologien und insbesondere die in den letzten Jahren massiv weiterentwickelten Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend in den Fokus fachdidaktischer Diskussionen. KI-Systeme bieten nicht nur eine prinzipielle Entlastung der Lehrkraft bei der Erstellung und Differenzierung von Materialien, sondern eröffnen neue Formen der aktiven Sprachförderung, die Schüler:innen selbstgesteuert nutzen können.

Im Folgenden sollen ausgewählte KI-gestützte Tools und Plattformen vorgestellt und hinsichtlich ihres Potenzials für den mehrsprachigen Klassenraum diskutiert werden. Dabei geht es nicht allein um die technischen Funktionalitäten, sondern in erster Linie um die Frage, wie diese Werkzeuge didaktisch reflektiert eingesetzt werden können, um Sprachförderung, Schüleraktivierung und Mehrsprachigkeitsbewusstsein produktiv zu unterstützen. Ergänzend wird auf die unabdingbaren datenschutzrechtlichen Dimensionen eingegangen, die den Rahmen für jede pädagogisch verantwortbare Nutzung bilden.

Lernen mit Assistenten

Ein besonders schülernahes und zugleich datenschutzsensibel entwickeltes Beispiel ist der Fobizz KI-Assistent. Seine Besonderheit liegt darin, dass er auf zwei Ebenen operiert: Zum einen können Lehrkräfte die Assistenten eigenständig »programmieren«, indem sie gezielte inhaltliche Beschreibungen und Prompts formulieren, die das Verhalten der KI steuern.

So lässt sich etwa ein Assistent einrichten, der als Rollenspielpartner für Hotelgespräche agiert, ein anderer, der Vokabeln abfragt und erklärt, oder ein weiterer, der Quizfragen moderiert. Die Steuerbarkeit durch die Lehrkraft gewährleistet, dass die KI nicht unkontrolliert reagiert, sondern in den didaktischen Rahmen eingebunden bleibt.

Zum anderen steht auf der Ebene der Lernenden ein geschütztes Chat-Umfeld zur Verfügung, in dem eigenständiges Sprachhandeln erprobt werden kann. Hier interagieren die Lernenden mit der KI, üben Dialoge und erhalten unmittelbares Feedback. Wenn Verständnisschwierigkeiten auftreten, kann die KI auf Wunsch auch Hilfen in der jeweiligen Herkunftssprache geben, wodurch ein niedrigschwelliger Zugang zum Lerngegenstand entsteht. Der Fobizz KI-Assistent fungiert somit gleichzeitig als Werkzeug der Unterrichtsgestaltung und als interaktiver Sparring Partner für Sprachpraxis – eine doppelte Funktionalität, die ihn für den mehrsprachigen Klassenraum besonders wertvoll macht.

Darüber hinaus eröffnen Sprachmodelle wie ChatGPT und andere – wenngleich in datenschutzrechtlich eingeschränkter Form – neue Möglichkeiten für die Förderung mündlicher und schriftlicher Sprachkompetenzen. In anonymisierten Szenarien lassen sich alltagsnahe Kommunikationssituationen simulieren: Bewerbungsgespräche, Restaurantbesuche oder Beratungsgespräche im Laden. Lernende profitieren hier von der adaptiven Steuerung des Sprachniveaus: Die KI kann auf einfachem A2-Niveau kurze Antworten liefern oder auf B1- und B2-Niveau komplexere sprachliche Strukturen einfordern.

Hinzu kommt der Nutzen als Reflexionspartner im Schreibprozess: Lernende können eigene Texte eingeben und die KI um Verbesserungsvorschläge bitten. So erhalten sie individuelle Rückmeldungen, die im klassischen Unterrichtsgeschehen in dieser Intensität kaum zu leisten wären. Gleichzeitig können translanguaging-orientierte Aufgabenstellungen integriert werden, indem die KI gebeten wird, Begriffe oder Redewendungen in der Fremdsprache, in Deutsch und in der Herkunftssprache gegenüberzustellen.

Schreiben trainieren

Die schriftliche Sprachförderung wird durch digitale Schreibtools wie DeepL Write auf eine neue Ebene gehoben. Anders als herkömmliche Rechtschreibprogramme bietet dieses Tool stilistische Variationen, Synonyme und kohärenzsteigernde Vorschläge. Für Lernende im mehrsprachigen Kontext eröffnet sich damit die Möglichkeit, Ausdrucksrepertoires zu erweitern und Sprachbewusstheit zu entwickeln.

Didaktisch interessant ist etwa eine Aufgabe, bei der ein Text in der Fremdsprache geschrieben und anschließend durch die Anwendung stilistisch optimiert wird. Anschließend können Schülerinnen und Schüler reflektieren, welche Unterschiede zwischen der eigenen Fassung und der KI-Variante bestehen, und daraus Erkenntnisse über Sprachgebrauch gewinnen. Die Nutzung verlangt jedoch eine datenschutzsensible Vorgehensweise: Da die Texte über externe Server verarbeitet werden, sollten nur anonymisierte oder fiktive Inhalte verwendet werden.

Die Förderung mündlicher Ausdrucksfähigkeit profitiert von KI-Bildgeneratoren wie DALL·E, Perchance AI oder Stable Diffusion. Indem Lernende Beschreibungen eingeben – idealerweise in der Fremdsprache –, entstehen visuelle Impulse, die wiederum als Grundlage für Sprech- oder Schreibaufgaben dienen.

Ein Beispiel wäre die Aufgabe, »una plaza con muchos turistas y un mercado« zu beschreiben und anschließend das generierte Bild zu präsentieren. Besonders motivierend ist die Möglichkeit, auch in der Muttersprache Eingaben vorzunehmen und anschließend das entstandene Bild in der Ziel- oder Bildungssprache zu bearbeiten. So werden kreative Sprechanlässe geschaffen, die Mehrsprachigkeit nicht verdrängen, sondern produktiv in den Unterricht integrieren.

Aus Datenschutzperspektive ist hier zu beachten, dass DALL·E servergestützt arbeitet, während Stable Diffusion lokal betrieben werden kann und somit datenschutzrechtlich vorzuziehen ist.

Sprechen und Aussprache

Für die gezielte Ausspracheförderung erweisen sich digitale Anwendungen wie Speechling und TalkPal AI als vielversprechend. Diese Tools analysieren Betonung, Intonation und Akzent und geben individuelles Feedback. Didaktisch können sie nach der Vorbereitung von dialogischen Rollenspielen oder kurzen Präsentationen eingesetzt werden:

Die Schülerinnen und Schüler üben ihre Aussprache zunächst in einem geschützten Rahmen mit der KI, bevor sie ihre Ergebnisse im Plenum vorstellen. Auf diese Weise gewinnen sie Sicherheit und treten in der Vorstellungsphase deutlich selbstbewusster auf.

Für die Arbeit am Leseverstehen und am Wortschatz bietet Readlang innovative Ansätze. Lernende können digitale Texte lesen, unbekannte Wörter markieren und direkt Übersetzungen sowie personalisierte Lernkarten generieren. Auf diese Weise wird authentisches Lesen möglich, ohne dass Sprachbarrieren den Prozess abbrechen. Didaktisch kann die Lehrkraft gezielt Texte auswählen und zugleich den Lernenden die Freiheit geben, eigene Übersetzungsentscheidungen zu treffen – sei es in die Zielsprache oder in die Herkunftssprache. Dadurch wird nicht nur Sprachförderung betrieben, sondern auch die Eigenverantwortung im Lernprozess gestärkt.

Schließlich verdient Whisper besondere Beachtung. Dieses Open-Source-Modell für automatische Spracherkennung kann lokal betrieben werden, wodurch datenschutzrechtliche Bedenken minimiert werden. Lernende können Sprachaufnahmen in ihrer Herkunftssprache oder in der Fremdsprache erstellen, transkribieren lassen und mit den Transkriptionen weiterarbeiten. So lassen sich beispielsweise Redebeiträge dokumentieren, die dann ins Deutsche oder in die Fremdsprache übersetzt und analysiert werden können. Damit wird nicht nur die mündliche Sprachproduktion gefördert, sondern auch eine Brücke zwischen Erstsprachen und schulisch relevanten Sprachen geschlagen.

Unterrichtsvorbereitung

Auch die Unterrichtsvorbereitung kann durch KI deutlich effizienter gestaltet werden. Mit Anwendungen wie Eduaide.Ai oder MagicSchool lassen sich Arbeitsblätter, Diskussionsfragen und Aufgaben in unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden generieren. Lehrkräfte können so ein und denselben Lerngegenstand auf mehreren Niveaustufen anbieten und damit binnendifferenzierte Settings leichter umsetzen. Zwar ist Eduaide.Ai primär als Tool für Lehrkräfte konzipiert, es trägt jedoch indirekt erheblich zur Sprachförderung bei, indem es Lernenden Aufgaben bereitstellt, die passgenau auf ihre sprachlichen Kompetenzen zugeschnitten sind.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass KI im mehrsprachigen Klassenzimmer eine dreifache Funktion übernehmen kann…

1. als Sparring Partner, der Lernenden unmittelbare und adaptive Rückmeldungen im Dialog gibt,
2. als Sprachcoach, der Schreib- und Sprechkompetenz individuell unterstützt,
3. als Brückenbauer, der Mehrsprachigkeit sichtbar macht und den reflektierten Umgang mit verschiedenen Sprachsystemen ermöglicht.

Voraussetzung für einen erfolgreichen Einsatz ist jedoch eine didaktische Rahmung durch die Lehrkraft, die die Interaktion steuert und reflektiert. Ebenso unabdingbar ist die Berücksichtigung des Datenschutzes: Nur wenn die verwendeten Systeme DSGVO-konform arbeiten, keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden und Schülerinnen und Schüler über den verantwortungsvollen Umgang mit ihren Daten aufgeklärt sind, kann KI im Unterricht legitim und zukunftsweisend eingesetzt werden.

Künstliche Intelligenz ist somit nicht als Ersatz pädagogischer Interaktion zu verstehen, sondern als Erweiterung des didaktischen Instrumentariums. Sie ermöglicht individualisierte Förderung, schafft kreative Lernanlässe und erlaubt es, die sprachlich-kulturelle Diversität des Klassenzimmers produktiv zu nutzen.

Für die Fremdsprachendidaktik eröffnet sich damit ein neues Feld, das technologische Innovation und bildungspolitische Verantwortung miteinander verbindet. Entscheidend ist, dass die Lehrkraft die didaktische Regie behält – dann kann KI im mehrsprachigen Klassenzimmer ihr Potenzial entfalten und einen Beitrag zu einer inklusiveren, differenzierteren und zukunftsorientierten Sprachbildung leisten.

Mein finaler Ratschlag: einfach ausprobieren!

Bitte beachte, dass die Inhalte dieses Blogbeitrags in der Verantwortung des Autoren liegen.

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Im ersten Teil der dreiteiligen Serie zum Tool QRStorage habe ich mit konkreten Nutzungsideen beschrieben, wie Willkommenskultur gelebt und Mehrsprachigkeit hörbar gemacht werden kann. In diesem zweiten Teil der Reihe zeige ich, wie das Tool zum Üben des Hörverstehens eingesetzt werden kann.

Hörübungen zu ausgewählten Lauten

Suche z. B. bei PictoSearch Bilder zu bestimmten Lauten und drucke sie aus. Der betreffende Laut sollte bei manchen Begriffen im Anlaut, bei anderen im Auslaut (und als weitere Schwierigkeitsstufe als Inlaut) vorkommen: L – die Lampe, der Nagel, der Löwe, die Gabel.

Nimm diese Wörter mit kleinen Sprechpausen auf und erstelle daraus einen QR-Code. Dazu erhalten die Lernenden die entsprechenden Bildkarten. Sie hören sich die Aufnahme an und sortieren die Bilder zum Beispiel nach L im Anlaut, L im Inlaut und L im Auslaut. Zur Selbstkontrolle liegt ein Lösungsblatt bereit.

Die Unterscheidung von Lang- und Kurzvokalen lässt sich mit einer solchen Hörübung ebenfalls gut trainieren: Nenne in beliebiger Reihenfolge Wörter mit langem bzw. kurzem Vokal. Die Lernenden notieren, in welchem Begriff welche Vokallänge zu hören war. Sprich beispielsweise 15 Wörter auf und gib den Schülerinnen und Schülern dazu ein Arbeitsblatt mit einer Tabelle zum Ankreuzen: Wortnummer | langer Vokal | kurzer Vokal. Die Tabelle hat so viele Zeilen, wie dein Audio Wörter enthält. Die Lernenden nummerieren die Zeilen der Tabelle (Wortnummer) und markieren bei jedem gehörten Begriff, ob der Vokal lang oder kurz ist. Gib dazu einen Lösungszettel aus.

Zuordnungsspiele mit Bildkarten oder Gegenständen

Mit diesem Material können deine Lernenden ihren Wortschatz erweitern, indem sie Hörmemory spielen: Nimm kurze Texte zu ausgewählten Bildern auf und drucke die QR-Codes aus. Mische die Bildkarten und die QR-Codes und lege sie mit der bedruckten Seite nach unten auf einen Tisch, an dem eine kleine Lerngruppe sitzt und miteinander wetteifert.

Abwechselnd werden in jeder Spielrunde jeweils eine Bildkarte aufgedeckt und ein Audio angehört. Wenn das zusammenpasst, werden die beiden Karten beiseitegelegt und der Spieler bzw. die Spielerin bekommt einen Punkt. Gespielt wird, bis alle Paare gefunden wurden. Besonders anspruchsvoll wird das Spiel, wenn die bereits zugeordneten Pärchen weiterhin auf dem Tisch liegenbleiben.

Statt Memory mit diesen Materialien zu spielen, können die Spielenden auch  einfach Bilder und Audios zuordnen. Das ist weniger zeitaufwändig und lässt sich nicht nur mit Bildkarten, sondern auch gut mit Alltagsgegenständen umsetzen.

Sprechende Vokabelkarten

Nimm Fotos für die Wortschatzarbeit in deiner Lerngruppe auf: verschiedene Schulmaterialien, Werkzeuge oder Küchengeräte etc. Bereite zu jedem Foto einen sprechenden QR-Code vor und klebe ihn auf ein Kärtchen. Je nach Sprachniveau kannst du das Bild in deiner Aufnahme mehr oder weniger ausführlich beschreiben: Der Ball – Das ist ein Ball. Der Ball ist blau. Oder sprachlich anspruchsvoller: Der Ball – Das ist ein Ball. Mit einem Ball kannst du Handball, Fußball oder Volleyball spielen. Du kannst einen Ball werfen, rollen oder treten.

Diese Idee lässt sich gut gemeinsam mit den Lernenden umsetzen oder von einer fortgeschrittenen Gruppe für Sprachanfängerinnen und ‑anfänger vorbereiten. Du kannst auch Fotos aufnehmen, auf denen mehrere Gegenstände abgebildet sind. Wenn du beispielsweise ein geöffnetes Mäppchen fotografierst, könnte das dazugehörige Audio lauten: In diesem Mäppchen sind drei Stifte, ein Radiergummi und eine Schere. Die Schülerinnen und Schüler lernen mit diesen sprechenden Vokabelkarten einen Wortschatz kennen und üben ihn ein.

Hörverstehen mit selbst geschriebenen Minidialogen

Zuerst verfassen die Schülerinnen und Schüler in Kleingruppen kurze Dialoge, z. B. Gespräche beim Einkaufen oder bei einem Restaurantbesuch. Dazu eignet sich gut ein kollaboratives Schreibpad wie der GroupWriter. Nach der Textproduktion üben die Lernenden das laute Vorlesen ihrer Dialoge, nehmen sie schließlich auf und erstellen daraus QR-Codes.

Die Audios kannst du in einer anderen Unterrichtsstunde abspielen und dazu Hörverstehensübungen mit der Lerngruppe durchführen. Stelle zum Beispiel Fragen zum Gehörten oder lasse die Schülerinnen und Schüler Satzanfänge dazu ergänzen.

Behauptungen zu einem Wimmelbild

Bereite zu einem analogen oder digitalen Wimmelbild ein Arbeitsblatt mit einer Tabelle vor, die in die zwei Spalten richtig und falsch unterteilt ist. In jeder Zeile steht eine Zahl (z. B. von 1 bis 10). Nimm zehn verschiedene Behauptungen zu dem Wimmelbild auf, die zum Teil korrekt, zum Teil falsch sind: Satz 1: Auf dem Bild sind zehn Personen, Satz 2: Das Picknick findet im Sommer statt, Satz 3: Auf dem Grill liegen Kartoffeln. Die Lernenden bekommen den QR-Code und müssen nach dem Abspielen für jeden Satz auf ihrem Arbeitsblatt die Lösung ankreuzen. Zum Überprüfen liegt ein Lösungszettel bereit.

Anweisungen verstehen und umsetzen

Sprich für deine Schülerinnen und Schüler Anweisungen ein, die sie ausführen müssen: Waren beim Kaufladenspiel in ihren Einkaufskorb packen, Bildkarten in einer bestimmten Reihenfolge anordnen oder Gegenstände im Klassenraum einsammeln und auf einem Tisch ablegen. Du kannst ihnen auch die Kopie eines Stadtplans geben und eine Wegbeschreibung vortragen, die auf dem Plan eingezeichnet werden muss. Stelle ihnen für diese Übungen die entsprechenden QR-Codes, die nötigen Materialien sowie ein Lösungsblatt zur Verfügung.

Bilddiktat

Wähle zum Beispiel bei PictoSearch eine schwarz-weiße Abbildung aus und bereite dazu einen sprechenden QR-Code vor. Beschreibe, in welchen Farben die Lernenden dieses Bild ausmalen sollen. Sie bekommen eine Kopie der Abbildung und setzen die Anweisungen um. Zur Selbstkontrolle händigst du ihnen eine entsprechend ausgemalte Vorlage aus.

Bilderbuch zum Anhören

Erstelle aus einem Bilderbuch ein Hörbuch: Lies entweder den Text vor, der auf jeder Seite steht oder erzähle selbst etwas zu jeder Abbildung und generiere daraus einen sprechenden QR-Code. Wenn du magst, kannst du auch Übersetzungen des Bilderbuches in verschiedenen Sprachen anbieten.

Text als Hörpuzzle

Lies abschnittsweise einen Text für deine Lernenden vor. Jeder Teil bekommt einen eigenen QR-Code. Kennzeichne jeden ausgedruckten QR-Code mit einem Buchstaben. Gestalte ein Lösungsblatt mit den nummerierten Textabschnitten und den entsprechenden Buchstaben, also z. B. 1 B, 2 H, 3 D. Die Schülerinnen und Schüler erhalten einen Briefumschlag mit allen QR-Codes. Sie hören die Textstücke so oft sie möchten an und bringen sie in die richtige Reihenfolge. Zum Schluss überprüfen sie ihr Ergebnis anhand eines Lösungsblattes.

 

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Wie kann KI sinnvoll und verantwortungsvoll in der Schule eingesetzt werden? Genau dieser Frage widmete sich im Juni 2025 die Tagung »Offene KI in der Schule«, organisiert vom Landesinstitut für schulische Qualitätsentwicklung Niedersachsen (NLQ) und dem gemeinnützigen Verein Wikimedia Deutschland.

Zwei Tage lang trafen sich Vertreterinnen und Vertreter aus Ministerien, Schulverwaltungen, Schulen und zivilgesellschaftlichen Organisationen in Lehrte bei Hannover, um über eine zentrale Zukunftsfrage zu diskutieren: Wie schaffen wir es, gemeinwohlorientierte, offene KI-Lösungen in der Schule nachhaltig zu verankern?

Warum betrifft das besonders Lehrkräfte?

Viele der diskutierten Themen zielen direkt auf den Alltag von Lehrkräften ab. Denn sie sind es, die neue KI-Tools im Klassenzimmer anwenden, beurteilen und mitunter kritisch hinterfragen müssen.

Ein zentraler Fokus lag deshalb auf der Entwicklung praxisnaher Fortbildungsformate, die Lehrkräften helfen sollen, den Überblick über aktuelle Entwicklungen zu behalten, Potenziale zu erkennen und gleichzeitig Risiken einordnen zu können. Es geht um die Stärkung pädagogischer Souveränität.

Auch eine potentielle Einführung einer zentralen KI-Informationsplattform (ähnlich wie OERinfo) wurde diskutiert. Sie könnte künftig Anlaufstelle für fundierte Informationen, Best-Practice-Beispiele und rechtliche Rahmenbedingungen werden.

Was ist »offene« KI und warum ist das wichtig?

Im Gegensatz zu proprietären Systemen großer Tech-Konzerne steht bei offenen KI-Lösungen das Gemeinwohl im Mittelpunkt. Sie sind transparent, datenschutzkonform und können an schulische Bedürfnisse angepasst werden. Das bedeutet: Schulen behalten die Kontrolle über Daten, Inhalte und Anwendungen.

In der Tagung wurde betont, wie wichtig es ist, Pilotprojekte zu starten, um konkrete Erfahrungen mit offenen KI-Systemen zu sammeln. Am besten in Zusammenarbeit mit engagierten Lehrkräften, die bereit sind, Neues auszuprobieren und mitzugestalten.

Drei große Themenblöcke wurden intensiv diskutiert

1. Rechtlicher Rahmen: Was bedeutet die neue EU-KI-Verordnung für Schulen? Welche Qualitätskriterien sind für den Einsatz von KI notwendig
2. Technische Umsetzung: Wie kommen offene KI-Lösungen überhaupt in die Schule? Was braucht es infrastrukturell?
3. Fortbildung & Qualifizierung: Welche Art von KI-Fortbildung ist nachhaltig und alltagstauglich für Lehrkräfte?

Hier stehen die Ergebnisse zum Download zur Verfügung. 

Einladung zur Folgeveranstaltung im Februar 2026

Die Diskussion endet hier nicht, im Gegenteil: Die nächste Tagung findet am 23.–24. Februar 2026 wieder in Lehrte statt. Wer also aktiv mitgestalten will, wie KI sinnvoll und verantwortungsvoll in Schule eingesetzt wird, sollte sich den Termin vormerken. Denn klar ist: Ohne die Perspektive der Lehrkräfte wird keine KI-Anwendung in der Bildungspraxis funktionieren.

Die Anmeldung ist ab Herbst über das NLC-Portal möglich. Wer eine Einladung zur Anmeldung erhalten möchte, kann sich über mich auf die Mailingliste zur Veranstaltung setzen lassen, um informiert zu werden.

Warum es sich lohnt, dabei zu sein:

• Du erhältst Einblicke in aktuelle Entwicklungen rund um KI und Schule
• Du kannst eigene Erfahrungen, Fragen und Perspektiven einbringen
• Du vernetzt dich mit engagierten Bildungspraktikerinnen und ‑praktikern und bildungspolitischen Entscheidungsträgerinnen und ‑trägern aus ganz Deutschland

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Begeisterung für das Programmieren entdecken und einen Blick hinter die Kulissen der digitalen Welt wagen. Das können Kinder und Jugendliche, wenn es im Herbst wieder heißt: Es ist Code Week.

Mitmachen bei der Code Week ist ganz einfach. Ein einzelner Workshop reicht schon aus, um Teil der Code Week Community zu werden. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Auch ohne eigene Programmierkenntnisse gibt es zahllose Möglichkeiten zur Beteiligung. Die Code Week Niedersachsen findet vom 4. bis 26. Oktober 2025 statt und wurde vom Code Week Regio-Hub Niedersachsen um eine Woche nach vorne verlängert, damit Schulen sich vor Beginn der Herbstferien beteiligen können.

Der Anteil von Schulen als Anbieter von Workshops – sei es im Klassenverband, als Projekt oder im Rahmen einer AG – ist im europäischen Vergleich noch ausbaufähig. Auch geschlossene Veranstaltungen an der Schule können in der Veranstaltungsübersicht eingetragen werden und aufzeigen, wie engagiert die Schule im Bereich Medienkompetenzförderung ist.

Ideen für Veranstaltungen und Workshops sind auf der Regio-Hub Niedersachsen-Webseite unter Workshop organisieren (codeweek.de) zu finden. Auch die Büchereizentrale, die seit 2024 die Aufgabe des Regio-Hubs Niedersachsen übernommen hat, hat Projektideen auf ihrer Webseite zusammengestellt. Mögliche Kooperationspartner sind auch die kommunalen Medienzentren, die häufig Roboter, Tools und Geräte für die digitale Veranstaltungsarbeit zur Verfügung stellen können und ebenfalls über die Code Week informiert sind. Weitere Informationen für Schulen bundesweit sind hier zum Thema Code Week & Schule zusammengestellt.

In einem Leitfaden finden sich hilfreiche Tipps für die Planung und Durchführung von Code Week-Veranstaltungen. Dieser Downloadordner enthält Vorlagen und druckfähige Materialien und Grafiken zur Bewerbung geplanter Veranstaltungen.

Wir freuen uns auf eine vielseitige, bunte und fröhliche Code Week 2025 mit vielen Anbietern und Akteuren. Gerne also bereits jetzt als Veranstalter registrieren und Workshops auf der Code Week Niedersachsen-Seite anmelden.

Fragen zur Code Week beantworten gerne Martina Schürmann, Sabrina Juhst und Sylvia Chudasch per E‑Mail.

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